【摘 要】
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当今医学影像分割在医学影像处理分析领域中扮演着关键角色,影像分割的精准度会直接影响到病情的分析与诊断。传统的分割算法受限于医学影像的复杂性,难以满足医学影像分割精准度的高要求。深度学习领域下的卷积神经网络作为一种新型的图像处理算法,目前已被应用于各种医学影像分割问题中。研究表明训练更深的神经网络可以得到更好的图像分割结果。但直接搭建过深的网络可能导致梯度消失或参数冗余,影像分割结果的准确度和效果。
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当今医学影像分割在医学影像处理分析领域中扮演着关键角色,影像分割的精准度会直接影响到病情的分析与诊断。传统的分割算法受限于医学影像的复杂性,难以满足医学影像分割精准度的高要求。深度学习领域下的卷积神经网络作为一种新型的图像处理算法,目前已被应用于各种医学影像分割问题中。研究表明训练更深的神经网络可以得到更好的图像分割结果。但直接搭建过深的网络可能导致梯度消失或参数冗余,影像分割结果的准确度和效果。针对医学图像分割中存在的上述问题,本文提出一种基于U-Net网络结构的新型深度神经网络分割算法,在解决上述问题的同时提高网络分割医学影像的精准度。首先,基于GoogLeNet中Inception结构,本文提出了一种适用于医学图像分割的深度卷积层,通过多尺度特征融合的方法使网络学习到更加丰富的图像特征,同时使用批次归一化层和残差连接来加速网络的训练过程。其次,本文基于DenseNet中稠密连接的策略提出了一种新式的稠密连接模块层,结合多尺度特征融合方法使稠密连接模块层可以学习不同尺寸的特征信息,进一步加深了网络层数,也避免训练过程中出现梯度消失或爆炸等现象。为了解决训练参数冗余的问题,使用卷积核替换以及稠密连接优化的算法来保证训练参数的有效性。接下来,以U-Net神经网络中端到端的网络模型架构为基础,本文提出了一种新型深度卷积神经网络DIU-Net模型。在网络中的起始层和末端层使用了基于残差连接的多尺度融合模块Inception-Res层,作用是增加网络的宽度同时减少参数计算量;在网络的中间隐藏层中使用了多尺度融合稠密连接模块Dense-Inception层,作用是增加网络的深度同时避免梯度消失;在整个网络内部的分析路径中使用改进的下采样模块来减少特征图像的映射大小,在合成路径中使用改进的上采样层来调整特征图像的映射大小。最后,本文所提出的网络模型分别在两个医学影像数据集上进行了实验,并将实验结果与传统分割方法和其他的深度学习分割方法进行了评估与比较。在来自Kaggle数据库中肺部CT影像分割数据集中,其测试结果的平均DICE数值为0.9857,平均AUC数值为0.9903;在来自视网膜眼底血管影像的分割数据集中,其测试结果的平均DICE数值为0.9582,平均AUC数值为0.9801。与其他分割算法的结果相比较验证了本文所提出的DIU-Net的可行性和有效性,结果表明本文提出的DIU-Net模型可以应用于医学图像分割任务当中。
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